Keras 如何查詢模型參數的總數量？
這裡介紹如何在 Keras 的程式中查詢深度學習模型參數的總數量。 Keras 可用來快速搭建各種深度學習模型，但是在嘗試各種模型的過程中，我們也時常會需要了解模型的結構與參數的數量，方便調整模型。 ...
Python
TensorFlow Object Detection API 多 GPU 卡平行計算，加速模型訓練速度教學
本篇記錄如何使用多張 GPU 顯示卡，加速 TensorFlow Object Detection API 模型訓練的過程。 雖然 TensorFlow Object Detection API 已經有支援多張 GPU 卡平行計算的功能，但是缺乏說明文件，所以我自己也不是非常確定該怎麼用，以下只是我目前嘗試出來的方式，僅供參考。 ...
Python 用 cProfile 測量程式效能瓶頸與 gprof2dot 視覺化分析教學
這裡介紹如何使用 cProfile 測量 Python 程式效能、找出效能瓶頸，並以 gprof2dot 產生視覺化分析圖表。 較為大型的計算程式在開發完成後，通常都會接續著進行程式的執行效能測量與分析（profiling），找出程式的瓶頸所在，針對少數關鍵的程式碼進一步做最佳化，改善整體程式的執行速度。 ...
Keras 儲存與載入訓練好的模型或參數教學
這裡介紹如何使用 Keras 儲存與載入訓練好的模型或參數，以利重複使用或部署產品。 訓練一個實際的類神經網路模型會需要非常大量的運算，所以在模型訓練完之後，最好可以把訓練好的模型參數儲存下來，這樣之後在使用時就可以省去重新訓練的時間。 ...
Python 使用 Protocol Buffers 教學與範例
這裡介紹在 Python 使用 Protocol Buffers 格式來儲存資料的方式，以及實際應用範例。 Protocol Buffers 是一種高效率、高彈性的結構化資料序列儲存格式，其類似 XML，但更省空間、處理效率更好，而且語法也更簡單。在使用 Protocol Buffers 前，我們會先定義資料的結構規則，再使用 Protocol Buffers 的編譯器產生適用於自己專案的 API 程式碼（例如 C++ 或 Python 程式碼等），然後在程式中呼叫這個 API 來存取 Protocol Buffers 格式的資料。 ...